所以，我的理解是：有其他语言的基础，学习新语言时，应该迁移和对比相结合。具体而言：对比着学，尽快找到感觉；注重工具之间的特性；问题导向，根据需求选择合适的工具。...经济学或者其他社科专业背景的读者，做实证可能对 Stata 比较熟悉。比如要做 OLS 回归，输入 reg y x1 x2 x3 就好。对比到 Python 中该如何做呢？...本文以 Stata 自带 auto.dta （1978年美国汽车数据） 数据为例，对照着 Stata 的完成多元线性回归的过程，展示在 Python 中如何跑回归。...Stata 中运行回归 在 Stata 中，完成整个实证的过程大致如下： cd .....描述性统计 使用 DataFrame 的 describe() 方法 data.describe().T ? 上图为输出结果，describe() 对每一列进行统计，默认不报告非数值型列的结果。
()是pandas模块中DataFrame对象的函数，用于转换指定列的数据类型。...该函数的语法格式和常用参数含义如下。- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性，它返回的是一个元组，其中有两个元素，分别代表DataFrame的行数和列数。...\Desktop\22\相关性分析.xlsx',index_col='代理商编号') result=df.corr() print(result) 运行结果 corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数...- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性...()是pandas模块中DataFrame对象自带的一个函数，用于计算列与列之间的相关系数。
什么是回归算法 回归是一种用于预测连续特征的"监督机器学习"算法。 线性回归是最简单的回归算法，它试图通过将线性方程/最佳拟合线拟合到观察数据，来模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系。...根据输入特征的数量，线性回归可以有两种类型： 简单线性回归 (SLR) 多元线性回归 (MLR) 在简单线性回归 (SLR) 中，根据单一的输入变量预测输出变量。...在多元线性回归 (MLR) 中，根据多个输入变量预测输出。 输入变量也可以称为独立/预测变量，输出变量称为因变量。...普通最小二乘法(OLS)和梯度下降是两种常见的算法，用于为最小平方误差总和找到正确的系数。 如何实现回归算法 目标：建立一个简单的线性回归模型，使用多年的经验来预测加薪。...这意味着因变量随着自变量的增加而增加。 数据标准化 YearsExperience 和 Salary 列的值之间存在巨大差异。
本文中所有可视化图形均有源码，在公众号「数据STUDIO」中回复【线性回归可视化】即可获取。 简单线性回归 线性回归是回归的最简单形式。因变量是连续的，因变量与自变量之间的关系假设为线性关系。...输出包含每个alpha的Lasso回归系数的DataFrame。...df[column_name] = lasso.coef_ return df # 返回DataFrame # 运行Lasso函数 lasso([.0001...分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法。 OLS回归估计量的计算是基于最小化残差平方。 分位数回归估计量的计算也是基于一种非对称形式的绝对值残差最小化。...对于最小二乘法(红色)来说，它假设开盘价对收盘价的影响在整个分布上是恒定的；但是分位数回归(黑色)正好得到不同的结论。显然，分位数回归提供了开盘价和收盘价之间更为丰富的关系。 ?
简单点说,自变量是“原因”,而因变量就是“结果” (3)均衡设计（balanced design） & 非均衡设计（unbalanced design） 研究组间变量时，设计的试验在每个组间因子下的观测数是否相等...中选出的进行分析所需要的列，实际上ols是通过DataFrame的列名来获得试验结果和因素水平的数据的。...# # 如果是直接导入excel,通过pandas读取excel后，得到df，那么就不需要在ols()函数中data选择列，直接加入df # model = ols('value~C(group) +...# #如果是对于有重复的多因素方差分析，将formula中加上C(A)*C(B) 总结 方差分析的思想就是通过方差比较各族群之间有没有差异， 其中就是计算组内均方和和组间均方和，然后代入统计量做显著性检验...方差分析可以算是个线性模型，在统计学上面的检验原理和线性回归是差不多的 主要功能: 验证两组样本，或者两组以上的样本均值是否有显著性差异，即均值是否一样 注意： ①方差分析的原假设是：样本不存在显著性差异
Python中实际的唯一不同是需要加载pandas库以使用Dataframe。Dataframe在R和Python中都可用，它是一个二维数组（矩阵），其中每列都可以是不同的数据类型。...在两种方法中，我们均在dataframe的列上应用了一个函数。在python中，如果我们在非数值列（例如球员姓名）上应用函数，会返回一个错误。要避免这种情况，我们只有在取平均值之前选择数值列。...如果我们直接使用R中的mean函数，就会得到NA，除非我们指定na.rm=TRUE，在计算均值时忽略缺失值。 绘制成对散点图 ---- 一个探索数据的常用方法是查看列与列之间有多相关。...这种说法也适于我们还未关注的其他任务，例如保存数据库，部署web服务器或运行复杂的工作流。...数据分析工作流在两者之间有许多相似之处 R和Python之间有一些互相启发的地方（pandas的Dataframe受到R中dataframe的影响，rvest包来自BeautifulSoup的启发），两者的生态系统都在不断发展壮大
删除未使用的列 当然，最简单的策略是你的直觉。虽然是直觉，但有时很有用的，某些列在最终模型中不会以任何形式使用（例如“ID”、“FirstName”、“LastName”等列）。...如果您知道某个特定列将不会被使用，请随时将其删除。在我们的数据中，没有一列有这样的问题所以，我在此步骤中不删除任何列。...在这个特殊的例子中，我不愿意删除它，因为它的值在2.54和3.94之间，因此方差很低: df['bore'].describe() 多重共线性 当任何两个特征之间存在相关性时，就会出现多重共线性。...特征系数 如果正在运行回归任务，则特征适应度的一个关键指标是回归系数（所谓的 beta 系数），它显示了模型中特征的相对贡献。有了这些信息，可以删除贡献很小或没有贡献的功能。...这些分数是通过计算 X（独立）和 y（因）变量之间的卡方统计量来确定的。在 sklearn 中，需要做的就是确定要保留多少特征。
， n n n为样本量， S S E SSE SSE是残差平方和，在 n n n固定的情况下， p p p越小， A I C AIC AIC越小， S S E SSE SSE越小， A I C AIC...逐步回归则是结合了以上的向前和向后逐步回归的特点。...import ols #加载ols模型 data=fch() #导入数据 house_data=pd.DataFrame(data.data) #将自变量转换成dataframe格式，便于查看 house_data.columns...(data=house_train,target="value") 最终保留了7个自变量，其实只是剔除了一个自变量，将这七个自变量放进模型里再运行一遍，查看模型结果 lm_1=ols("value...本篇文章主要是想讲述如何利用statsmodels和AIC准则定义向前逐步回归函数筛选自变量，在日后遇到比较多自变量的时候，方便进行自变量筛选。
运行环境： win7、python3.6 实现功能： 对多个参数进行回归分析，得出回归方程，回归统计量P值等 ---- 代码： 创建statsmodels_test.py 将下面代码复制到该py文件...from pandas import DataFrame import statsmodels.api as sm #import statsmodels.regression.linear_model...此处没有，可以省略 data = pd.read_excel(datafile)#datafile是excel文件，所以用read_excel,如果是csv文件则用read_csv examDf = DataFrame...(Y, X).fit() predictions = model.predict(X) print_model = model.summary() print(print_model) 读取的data.xlsx...文件：传送门 运行结果： OLS Regression Results ===============================================
(x) 6）调用OLS fit 两个log price序列 sm.OLS(y, x_cons).fit() 7）查看model的情况： res_ols.summary() 2）预测某只指数的涨跌 1...，交叉验证获取优化的超参数，在train set上fit， 在test set上predict， 评估模型的优劣 4.4 CASE： 银行客户流失预警模型 资料地址：http://www.chinahadoop.cn...合并多张图、轴 E： 查看X是否需要做截断，截断前和截断后与Y的关系 5） 变量预处理： A： 时间变量的处理，作为label或者作为基于某一天之间的天数 统一处理两个时间的格式，转变为datetime...如： city=’guangzhou’ city=’nanjing’ 用isGuangzhou， isNanjing这两个变量来替换掉city这个变量 第三种做法，用category变量的某一类在样本中的出现次数来代替...8）可以通过随机森林的方式确定变量的重要性， 根据随机森林的结果（如： 取importance top 10的变量入模等）来跑逻辑回归模型
，它的前提是假设你的数据之间的关系是确定的： 线性关系：线性回归会假设因变量线性依赖自变量(线性方程)。...可能为两个并无关联的变量建立了一个线性回归模型。需要确保变量之间有逻辑上的关联性。 可能会因为拟合某些特定类型数据中的异常或极端值而偏离回归线，如OLS。...这里，我们将使用github.com/go-gota/gota/tree/master/dataframe中的内置方法，一次性计算出数据集中的所有列的汇总信息： // Open the CSV file...这里可以进行一些简单的检查，因为我们在散点图中看到了TV和Sales之间的相关性是上升和向右的(即正相关)，这也意味着公式的斜率应该是正数。...在Go社区中有很多人已经或正在开发非线性模型工具。 除了OLS外还有其他线性回归技术，可以帮助克服最小二乘线性回归中的一些假设和弱点。包括岭回归和套索回归(lasso regression)。
(x) 6）调用OLS fit 两个log price序列 sm.OLS(y, x_cons).fit() 7）查看model的情况： res_ols.summary() 2）预测某只指数的涨跌 1...，交叉验证获取优化的超参数，在train set上fit， 在test set上predict， 评估模型的优劣 4.4 CASE： 银行客户流失预警模型 资料地址：http://www.chinahadoop.cn...合并多张图、轴 E： 查看X是否需要做截断，截断前和截断后与Y的关系 5） 变量预处理： A： 时间变量的处理，作为label或者作为基于某一天之间的天数 统一处理两个时间的格式，转变为datetime...如： city=’guangzhou’ city=’nanjing’ 用isGuangzhou， isNanjing这两个变量来替换掉city这个变量 第三种做法，用category变量的某一类在样本中的出现次数来代替...8）可以通过随机森林的方式确定变量的重要性， 根据随机森林的结果（如： 取importance top 10的变量入模等）来跑逻辑回归模型 相关文件下载.zip
在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyMC3包实现贝叶斯线性回归，并快速介绍它与普通线性回归的区别。 贝叶斯vs频率回归 频率主义和贝叶斯回归方法之间的关键区别在于他们如何处理参数。...在频率统计中，线性回归模型的参数是固定的，而在贝叶斯统计中，它们是随机变量。 频率主义者使用极大似然估计(MLE)的方法来推导线性回归模型的值。MLE的结果是每个参数的一个固定值。...这个过程被称为贝叶斯更新 有了上面的简单介绍，我们已经知道了贝叶斯和频率回归之间的主要区别。...OLS估计相同，但对于贝叶斯回归来说并不是参数可以采用的唯一值。...总结 在本文中，我们介绍贝叶斯统计的主要原理，并解释了它与频率统计相比如何采用不同的方法进行线性回归。然后，我们学习了如何使用PyMC3包执行贝叶斯回归的基本示例。
在机器学习中的线性回归，一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块，用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂，但它的使用是有条件的，就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用...model = sm.OLS(y, x)就是用最小二乘法来进行建模，最小二乘法（ordinary least squares，即OLS）是回归分析中最常用的方法。...而smf.ols还要输入数据data，这个数据必须是pandas.DataFrame格式的，当使用公式和pandas对象时，不需要使用add_constant。...= ols("Adj_Close ~ Open", data=df).fit() # stock_model.summary() x = df.Open.values #增加一个常数1，对应回归线在y轴上的截距..."偏回归图像"显示了开盘价与收盘价之间的关系，考虑到在已存在的开盘价的协同因素中添加其他独立变量的影响。后面会看到当增加更多的变量后同样的图像会怎样变化。
删除未使用的列 当然，最简单的策略是你的直觉。虽然是直觉，但有时很有用的，某些列在最终模型中不会以任何形式使用（例如“ID”、“FirstName”、“LastName”等列）。...如果您知道某个特定列将不会被使用，请随时将其删除。在我们的数据中，没有一列有这样的问题所以，我在此步骤中不删除任何列。...在这个特殊的例子中，我不愿意删除它，因为它的值在2.54和3.94之间，因此方差很低： df['bore'].describe() 多重共线性 当任何两个特征之间存在相关性时，就会出现多重共线性。...特征系数 如果正在运行回归任务，则特征适应度的一个关键指标是回归系数（所谓的 beta 系数），它显示了模型中特征的相对贡献。有了这些信息，可以删除贡献很小或没有贡献的功能。...这些分数是通过计算 X（独立）和 y（因）变量之间的卡方统计量来确定的。在 sklearn 中，需要做的就是确定要保留多少特征。
1.删除未使用的列 当然，最简单的策略是你的直觉。虽然是直觉，但有时很有用的，某些列在最终模型中不会以任何形式使用（例如“ID”、“FirstName”、“LastName”等列）。...如果您知道某个特定列将不会被使用，请随时将其删除。在我们的数据中，没有一列有这样的问题所以，我在此步骤中不删除任何列。...在这个特殊的例子中，我不愿意删除它，因为它的值在2.54和3.94之间，因此方差很低： df['bore'].describe() 5.多重共线性 当任何两个特征之间存在相关性时，就会出现多重共线性...6.特征系数 如果正在运行回归任务，则特征适应度的一个关键指标是回归系数（所谓的 beta 系数），它显示了模型中特征的相对贡献。有了这些信息，可以删除贡献很小或没有贡献的功能。...这些分数是通过计算 X（独立）和 y（因）变量之间的卡方统计量来确定的。在 sklearn 中，需要做的就是确定要保留多少特征。
常用于分析自变量之间，以及自变量和因变量之间的相关性。...，在计算过程中，只考虑变量值的顺序（rank, 秩或称等级），而不考虑变量值的大小。...行的数组，ttest_1samp的第二个参数是分别对两列估计的均值，p-value返回结果，第一列1.47820719e-06比指定的显著水平（一般为5%）小，认为差异显著，拒绝假设；第二列2.83088106e...多元线性回归 (1) 用途 多元线性回归模型（multivariable linear regression model ），因变量Y（计量资料）往往受到多个变量X的影响，多元线性回归模型用于计算各个自变量对因变量的影响程度...逻辑回归 (1) 用途 当因变量Y为2分类变量（或多分类变量时）可以用相应的logistic回归分析各个自变量对因变量的影响程度。
本次我们实战案例用到的是啤酒销量和气温之间的关系数据，探索气温对啤酒销量的影响。在实际中影响啤酒销量的因素自然不止气温这么一个，但是本次实战仅考虑气温这一个变量。...OLS模型的详细信息 在以上OLS模型详细信息中，第二部分中的Intercept和temperature就是我们的A和B coef就是A和B具体的值，std err 是系数的标准误差，此后面依次是t值...p值越小，则可以认为气温的系数和0之间存在显著性差异，也就是气温和销量的关系比较明显。 而我们看到系数B的值0.7654是大于0的，也就是气温越高，啤酒销量越多。...lm_model.predict(pd.DataFrame({"temperature":[30]})) ''' 输出 0 57.573043 dtype: float64 ``` 我们绘制实际值与预估值之间的组合图...，所以是比较简单的模型案例，而我们在实际生活中遇到的更多的是多变量的回归模型，容我们后续介绍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
